向量数据库完全选型指南
向量数据库是RAG系统核心组件，决定知识检索效果。
为什么需要向量数据库
传统数据库无法进行语义搜索。向量数据库通过将文本转为向量，实现语义级别匹配。
四大数据库对比
| 特性 | Pinecone | Milvus | Qdrant | Weaviate |
|---|---|---|---|---|
| 部署 | 全托管 | 开源 | 开源 | 开源 |
| 延迟 | 15ms | 20ms | 12ms | 25ms |
| 吞吐 | 1000QPS | 800QPS | 600QPS | 500QPS |
详细解析
Pinecone：托管服务，无需运维，适合快速上线
Milvus：开源功能完善，适合有技术团队的深度定制
Qdrant：轻量高性能，适合中小规模
Weaviate：图谱能力独特，适合知识图谱场景
选型建议
根据团队：无运维选Pinecone，有DevOps选Milvus/Qdrant
根据规模：百万级下选Qdrant，百万到亿级选Pinecone/Milvus
根据预算：充足选Pinecone，有限选开源自建
建议先用少量数据POC测试，再做最终决策。